全概率公式和貝葉斯公式考研考過嗎

2021-03-04 06:11:24 字數 2408 閱讀 2378

1樓:匿名使用者

考過,好像是2023年那年的考研有過這樣的大題,

之後,偶爾出現過選擇題目。

2樓:5有時候

肯定考的,概率論偶爾會出的

3樓:揮墨花開

全概率考好多次了,貝葉斯很少考。。

全概率公式與貝葉斯公式有什麼區別

4樓:長士恩竇羅

1.全概公式:首先建立乙個完備事件組的思想,其實全概就是已知第一階段求第二階段,比如第一階段分a

bc三種,然後a

bc中均有d發生的概率,最後讓你求d的概率p(d)=p(a)*p(d/a)+p(b)*p(d/b)+p(c)*p(d/c)

2.貝葉斯公式,其實原本應該叫逆概公式,為了紀念貝葉斯這樣取名而已.在全概公式理解的基礎上,貝葉斯其實就是已知第二階段反推第一階段,這時候關鍵是利用條件概率公式做個乾坤大挪移,跟上面建立的abc

d模型一樣,已知p(d),求是在a發生下d發生的概率,這就是貝葉斯p(a/d)=p(ad)/p(d)=p(a)*p(d/a)/p(d)這是概率論第一章理解的難點和重點,希望同學能學好!

5樓:枕邊吹風會

全概率公式是數學專業名詞。全概率公式為概率論中的重要公式,它將對一複雜事件a的概率求解問題轉化為了在不同情況下發生的簡單事件的概率的求和問題。內容:

如果事件b1、b2、b3…bn構成乙個完備事件組,即它們兩兩互不相容,其和為全集;並且p(bi)大於0,則對任一事件a有p(a)=p(a|b1)*p(b1)+p(a|b2)*p(b2)+...+p(a|bn)*p(bn).(或者:

p(a)=p(ab1)+p(ab2)+...+p(abn)).(其中a與bn的關係為交)。

應用舉例:高射炮向敵機發射三發炮彈,每彈擊中與否相互獨立且每發炮彈擊中的概率均為0.3,又知敵機若中一彈,墜毀的概率為0.

2,若中兩彈,墜毀的概率為0.6,若中三彈,敵機必墜毀。求敵機墜毀的概率。

貝葉斯定理也稱貝葉斯推理,早在18世紀,英國學者貝葉斯(1702~1763)曾提出計算條件概率的公式用來解決如下一類問題:假設h[1],h[2]…,h[n]互斥且構成乙個完全事件,已知它們的概率p(h[i]),i=1,2,…,n,現觀察到某事件a與h[1],h[2]…,h[n]相伴隨機出現,且已知條件概率p(a/h[i]),求p(h[i]/a)。

貝葉斯公式(發表於2023年)為: p(h[i]|a)=p(h[i])*p(a│h[i])/

這就是著名的「貝葉斯定理」,一些文獻中把p(h[1])、p(h[2])稱為基礎概率,p(a│h[1])為擊中率,p(a│h[2])為誤報率。

6樓:別吃了呢

兩者的最大不同在處理的物件不同,其中全概率公式用來計算複雜事件的概率,而貝葉斯公式是用來計算簡單條件下發生的複雜事件,也就是是說,全概率公式是計算普通概率的,貝葉斯公式是用來計算條件概率的

7樓:匿名使用者

全概率公式和貝葉斯公式

貝葉斯公式和全概率公式有什麼關係?

8樓:ss藍白雄鷹

條件就不用說了

全概率公式p(b)=∑p(b|ai)p(ai)貝葉斯公式p(ai|b)=p(b|ai)p(ai)/∑p(b|aj)p(aj)=p(b|ai)p(ai)/p(b)

說明:i,j均為下標,求和均是1到n

很容易看到,貝葉斯公式的推出要用到全概率公式,他的那個分式的分母即全概率公式的右邊

9樓:匿名使用者

貝葉斯公式是根據條件概率的公式和全概率公式推導出來的,使得解題更加的方便。

什麼時候用全概率公式和貝葉斯公式

10樓:滿意請採納喲

1.全概公式:首先建立乙個完備事件組的思想,其實全概就是已知第一階段求第二階段,比如第

一階段分a b c三種,然後a b c中均有d發生的概率,最後讓你求d的概率

p(d)=p(a)*p(d/a)+p(b)*p(d/b)+p(c)*p(d/c)

2.貝葉斯公式,其實原本應該叫逆概公式,為了紀念貝葉斯這樣取名而已.在全概公式理解的基礎上,貝葉斯其實就是已知第二階段反推第一階段,這時候關鍵是利用條件概率公式做個乾坤大挪移,跟上面建立的a b c d模型一樣,已知p(d),求是在a發生下d發生的概率,這就是貝葉斯

p(a/d)=p(ad)/p(d)=p(a)*p(d/a)/p(d)

這是概率論第一章理解的難點和重點,希望同學能學好!

11樓:匿名使用者

設有全概率公式:p=p(x1)p(y|x1)+(x2)p(y|x2)

則x1和x2互不相容,p(x1)+p(x2)=1即x1,x2構成必然事件,即x1,x2構成了樣本空間的劃分。

貝葉斯分類演算法和樸素貝葉斯演算法的區別

為了測試評估貝葉斯分類器的效能,用不同資料集進行對比實驗是必不可少的.現有的貝葉斯網路實驗軟體包都是針對特定目的設計的,不能滿足不同研究的需要.介紹了用matlab在bnt軟體包基礎上建構的貝葉斯分類器實驗平台mbnc,闡述了mbnc的系統結構和主要功能,以及在mbnc上建立的樸素貝葉斯分類器nbc...

貝葉斯網路模型有微小區別先驗概率是一樣的嗎

貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法,它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合,樸素貝葉斯 na?ve bayes,nb 分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美,該演算法能運用到大型資料庫中,而且方法簡單 分類準確率高 速度快。由於貝葉斯定理假設乙個屬性值對給定類的影響獨立於...

電結他和貝斯的區別,貝斯和電結他的區別

1 箱體結構設計差異。貝斯的琴箱一般是封閉的,而結他則有密閉 背敞結構等多種應用。密閉箱音色特質是豐富,平滑連貫性強,顆粒彈性強 背敞箱則擁有凸顯高低頻,中頻凹陷,說明背敞箱不適用於貝斯。2 不同的聲音頻段。這也是結他和貝斯的主要區別。吉他的音箱主要的工作頻段是在中頻和高頻,貝斯聲音聽起來則比較低沉...